La inteligencia artificial (IA) empieza a consolidarse como una herramienta de uso empresarial para gestionar la competitividad acelerando el análisis de información, mejorar los pronósticos y reducir fallas en la cadena de suministro.
Su aplicación en el sector abarca desde las compras que una empresa puede realizar, hasta la gestión de documentos e incluso control de inventarios. También se encuentran aquí la atención comercial y la respuesta ante interrupciones logísticas.
En el Perú, esta adopción cobra mayor relevancia por los riesgos que enfrentan diversas actividades económicas y otros factores como eventos climáticos, conflictos sociales, restricciones de transporte e, incluso, demoras en el abastecimiento de insumos.
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La adopción empresarial
La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas gestionan sus cadenas de suministro, ya que estas pueden procesar información con mayor velocidad y analizar un número más amplio de variables antes de tomar una decisión.
Valentina Jordan, CEO y cofundadora de Nauta, sostuvo que uno de los cambios centrales es el paso de una gestión reactiva a una proactiva. Según explicó, la IA permite identificar riesgos de manera anticipada y evaluar alternativas para reducir su impacto.
Esta capacidad no depende solo de contar con información, sino de convertir los datos disponibles en acciones concretas dentro de la operación. En este escenario, las empresas también pueden ampliar su capacidad con el mismo número de personas.
Por citar un ejemplo, procesos que antes podían demandar toda una jornada de trabajo pueden realizarse en menor tiempo, lo que permitiría que los equipos se concentren en actividades que aporten mayor valor al negocio.
“Lo que antes un ser humano podía hacer y le tomaba todo el día, ahorita es 10, 15, 20 veces lo que va a hacer en un mismo día. Entonces, este incremento de capacidades para las empresas genera mayores ventas adicionales, reducciones en costos”, indicó la vocera.
Por otro lado, Manuel Carpio-Rivero, docente de Pacífico Business School, consideró que la IA está acortando “dramáticamente” los tiempos de respuesta en la cadena de suministro. Esta tecnología permite acceder a información más rápida, amplia y profunda para comparar escenarios y evaluar alternativas.
Una de los principales aportes de la IA es la posibilidad de cuestionar las premisas sobre las cuales se toman las decisiones. Por ejemplo, si una empresa tiene una estimación errónea de demanda o de tiempos de reposición, incluso un análisis detallado puede conducir a un mal resultado, algo que esta tecnología previene y detecta a tiempo.
El pronóstico de demanda es una de las áreas con mayor potencial de mejora. Según el docente, la IA puede revisar la información histórica, analizar la estacionalidad, considerar el ingreso de nuevos productos y detectar cambios de tendencia que influyen en los volúmenes requeridos por una empresa.
“El impacto en los costos es directo. Cuando las decisiones son más certeras, más precisas y se toman en menos tiempo, se cometen menos errores, y en la cadena de suministro los errores cuestan. Al mismo tiempo, el equipo gana tiempo para analizar otras variables que antes quedaban fuera”, dijo el especialista.
El impacto de variables externas
La IA puede incorporar variables externas que, en muchas ocasiones, no son tomadas en cuenta en una planificación tradicional, como por ejemplo los cambios en los hábitos de consumo y el Fenómeno El Niño, que puede afectar la demanda y la logística de distintos sectores.
Una proyección de demanda más precisa tiene efectos directos sobre la gestión de inventarios. Si una empresa estima mejor sus necesidades, puede comprar la cantidad adecuada, planificar con mayor precisión los tiempos de reposición y reducir los riesgos de exceso o falta de mercadería.
En este contexto, se identifican tres frentes principales de aplicación en las empresas que trabajan con Nauta. El primero está relacionado con el incremento de ventas, mediante una mayor capacidad para elaborar cotizaciones, llegar a clientes y mejorar el nivel de atención.
El segundo corresponde al manejo documental. Aquí se incluyen procesos de facturación, cruces de información y gestión de cuentas por pagar y cobrar, labores que suelen demandar tareas repetitivas y una revisión constante de datos.
La tercera arista se relaciona con la gestión operativa de la cadena logística. Ahí se incluyen movimientos de mercancías, declaraciones de carga, control de tiempos libres y retorno de contenedores vacíos, además de procesos dirigidos a reducir costos y mejorar márgenes.
“Más que prevenir (eventos como guerras o bloqueos) lo que ayuda (la IA) es a reaccionar, porque nosotros no podemos prevenir que haya una guerra, se cierre el estrecho de Ormuz y quede atorada la lata que necesitas para poder hacer tu proceso de manufactura. Lo que hace la IA es medir las probabilidades de impacto, buscar alternativas y actuar de manera inmediata sobre eso”, señaló Valentina Jordan.
Por otro lado, Carpio-Rivero consideró que esta capacidad puede marcar diferencias en sectores donde la logística enfrenta restricciones geográficas o sociales. Por ejemplo, el caso de operaciones en la selva peruana y en la minería, donde un error de planificación puede generar consecuencias mayores por la dificultad de trasladar insumos o reponer existencias.
En estas zonas, factores como la reducción del nivel de los ríos en época de vaciante, un bloqueo de acceso a una operación minera o un conflicto social pueden impedir la llegada de suministros. La IA puede cruzar datos de consumo, clima, disponibilidad de rutas y tiempos de entrega de proveedores para anticipar cuánto inventario se debe tener disponible.
Sin embargo, el docente remarcó que la tecnología no reemplaza el conocimiento del territorio ni la experiencia de los equipos. La IA puede identificar señales y construir escenarios, pero no conoce a una comunidad, no negocia accesos y no interpreta por sí sola las razones por las que un conflicto puede escalar.
La diferencia competitiva estará en la capacidad de las empresas para combinar la IA con equipos humanos que conozcan la operación.
Ambos voceros consultados coinciden en esto. Jordan advirtió que el mayor costo para una compañía puede ser no hacer nada mientras sus competidores automatizan procesos, amplían su capacidad y mejoran sus resultados. Carpio-Rivero precisó en que las empresas que no incorporen IA en su logística operarán en desventaja, debido a que tendrán menor velocidad y menor calidad de información para decidir.
Sin embargo, en estos escenarios, la herramienta debe ser usada como un “copiloto” de las operaciones y no como un reemplazo de quienes dirigen la cadena de suministro.
Barreras en la región
La adopción enfrenta barreras en Perú y América Latina. Uno de los retos principales es la dificultad de las empresas para determinar por dónde comenzar y cómo lograr un retorno concreto de la inversión en IA.
La fragmentación de la información es otro obstáculo. Las empresas suelen tener datos repartidos entre sistemas de gestión, plataformas de transporte y almacenes, así como en correos electrónicos, WhatsApp, Teams y otros canales de comunicación. Para que la IA aporte valor, estos datos deben estar centralizados y disponibles para su análisis.
Carpio-Rivero consideró que el problema aún es que todavía existe una comprensión limitada sobre el verdadero papel de estas soluciones. Afirmó que la IA no reemplaza la gestión de la cadena de suministro, sino que ayuda a desafiar supuestos, afinar datos, incorporar variables y comparar escenarios.
El docente añadió que muchas empresas todavía confunden el uso de la IA para acompañar una decisión con la delegación completa de esa decisión a una herramienta tecnológica. Por ello, consideró que la primera alternativa puede fortalecer la gestión, mientras que la segunda puede generar riesgos si no existe supervisión.
En materia de riesgos, es importante señalar que una de las principales variables a tener en cuenta es reforzar la ciberseguridad y la necesidad de proteger la información sensible de las compañías. Por ello, las empresas deben considerar trabajar con proveedores tecnológicos serios y verificar que los datos operativos, comerciales y financieros cuenten con mecanismos de seguridad.
“El riesgo más grande es asumir que esto es mágico y que es perfecto. La inteligencia artificial trabaja por medio de la retroalimentación. Las decisiones económicas o las decisiones que pueden impactar directamente el flujo de caja, alguna venta, algún cliente, siempre van autorizadas por parte de un humano. (...) Los agentes trabajan, los humanos deciden”, señaló.
Tras revisar todo lo mencionado en esta nota, podemos concluir que la IA puede mejorar la eficiencia de las cadenas de suministro, pero sus resultados dependerán de una implementación gradual, objetivos definidos, información confiable y participación activa de los equipos humanos. Paso a paso.